ايشيا جي فزيڪل AI ۾ زور ڀريو پيو وڃي ساڳئي پيداوار جي صلاحيت سان جنهن علائقي کي هڪ عالمي صنعتي پاور هائوس بڻايو. ڏکڻ ڪوريا، جاپان، چين ۽ تائيوان ۾، پيداوار اقتصادي ترقي جو مرڪزي ستون رهي ٿو. معيشتن جي برعڪس، خدمتن يا سافٽ ويئر تي وڌيڪ وزن رکندڙ، اهي ملڪ ڊگهي عرصي کان وڏي پيماني تي پيداوار، برآمد تي هلندڙ صنعتن، ۽ انتهائي بهتر سپلائي زنجيرن تي ڀاڙيندا آهن. اهو ڍانچي بنياد هاڻي شڪل ڏئي رهيو آهي ته مصنوعي ذهانت کي ڪيئن اپنايو وڃي ٿو ۽ جتي سيڙپڪاري وهي ٿي.
جنهن کي اهو خاص طور تي اهم بڻائي ٿو ته Config، هڪ سيول- ۽ سان جوس-بنياد تي ٻڌل شروعاتي روبوٽ فاؤنڊيشن ماڊلز (RFMs) لاءِ ڊيٽا جي پرت جي تعمير، ڏکڻ ڪوريا جي وڏين ٺاهيندڙن جي وينچر هٿيارن کان پٺڀرائي حاصل ڪئي آهي.
سامسنگ وينچر انويسٽمينٽ ان جي اوور سبسڪرائب ٿيل $27 ملين سيڊ راؤنڊ جي قيمت $200 ملين کان وڌيڪ جي قيمت تي ڪئي، جنهن سان Config جي ڪل 34 ملين ڊالر تائين وڌي وئي. Hyundai Motor جي venture arm ZER01NE Ventures, LG Tech Ventures, and SKT America, a South Korean telco giant جي VC يونٽ، پڻ شامل ٿيا اسٽريٽجڪ سيڙپڪارن سان گڏ، ان سان گڏ فرشتي سيڙپڪار Pieter Abbeel (Covariant AI جو گڏيل باني ۽ UC Berkeley پروفيسر سميت، مالياتي بئنڪ جو پروفيسر، GIRS بئنڪ) فيوچرز، ڪاڪاو وينچرز، ۽ Z وينچرز.
Config جنوري 2025 ۾ قائم ڪئي وئي CEO Minjoon Seo، Meta ۾ اڳوڻو محقق ۽ Twelve Labs ۾ چيف سائنسدان، چار گڏيل باني سان گڏ Waymo، Google ۽ Naver تي پس منظر رکندڙ. پاڻ روبوٽس ٺاهڻ جي بدران، ٽيم هڪ آسان مقصد تي مرکوز آهي، ڊيٽا مهيا ڪندي روبوٽ کي سکڻ ۽ هلائڻ جي ضرورت آهي. انهن کي يقين آهي ته بهتر ڊيٽا روبوٽس کي وڌيڪ ڪارائتو بڻائڻ لاءِ اهم هوندو.
وڏي ٻوليءَ جي ماڊلز کي تربيت ڏيڻ مهانگو آهي، ڇاڪاڻ ته انهن کي پروسيس ڪرڻ لاءِ ڪمپيوٽنگ پاور گهربل آهي، پر خام مال، انٽرنيٽ تان متن جي وڏي مقدار، حاصل ڪرڻ آسان آهي. روبوٽ کي منتقل ڪرڻ سيکارڻ هڪ مڪمل طور تي مختلف چئلينج آهي، Seo هڪ خاص انٽرويو ۾ چيو TechCrunch سان. ٽريننگ ڊيٽا جو هر ٽڪرو جسماني طور تي گڏ ڪيو وڃي ٿو، جيئن توهان کي روبوٽ جي ضرورت آهي، ان کي هلائڻ جي سهولت، ۽ ماڻهو ان کي هلائڻ لاء. ايس اي او جي مطابق ، اهو روبوٽڪس AI کي ترقي ڪرڻ لاءِ وڌيڪ مهانگو بڻائي ٿو صرف سافٽ ويئر چيٽ بوٽن کان. جيئن ڪمپنيون وڌيڪ قابل روبوٽس جو تعاقب ڪن ٿيون، ڊيٽا گڏ ڪرڻ ۽ ليبلنگ جي قيمت جلدي وڌي سگهي ٿي.
Config اها ڪمپني ٿيڻ چاهي ٿي جيڪا هر ڪنهن جي روبوٽ AI کي ممڪن بڻائي ٿي. شروعاتي پنهنجي ڪردار کي TSMC، هڪ تائيوان چپ ٺاهيندڙ سان مقابلو ڪري ٿو جيڪو ايپل، Nvidia، ۽ AMD لاء تيار ڪري ٿو انهن مان ڪنهن سان مقابلو ڪرڻ کان سواء. ترتيب ڏيڻ جو مقصد روبوٽڪس ۾ ساڳيو ڪردار ادا ڪرڻ آهي ڊيٽا فراهم ڪندي. اهو طريقو ڪشش حاصل ڪري رهيو آهي جيئن وڏي ٺاهيندڙن کي مڪمل طور تي ٻاهرئين وينڊرز تي ڀروسو ڪرڻ بدران پنهنجو مالڪي وارو روبوٽ AI ٺاهڻ جي ڪوشش ڪري رهيا آهن. اھو آھي مارڪيٽ جو Config تي بيٽنگ آھي.
Config اڳ ۾ ئي آمدني پيدا ڪري رهيو آهي، COO ۽ Config جي باني جيڪ بنگ چيو. شروعاتي جي موجوده گراهڪن ۾ شامل آهن وڏا ٺاهيندڙ، سسٽم انٽيگريٽر، ۽ ڪمپنيون زراعت ۽ دفاعي شعبن ۾، بينگ کي ٻڌايو TechCrunch. خلا ۾ ساٿين ۾ فزيڪل انٽيليجنس، جنرلسٽ AI ۽ Skild AI شامل آهن.
Config رڪارڊ ٿيل انسانن کي جسماني ڪم انجام ڏيڻ واري اسٽوڊيو ماحول ۽ فيلڊ ۾. شروعاتي سيول ۽ هانوئي کان ٻاهر هلندي آهي، جتي تقريبن 300 جي افرادي قوت ڊيٽا جي پيداوار کي هٿي وٺندي آهي. اڄ تائين، اهو 100000 ڪلاڪن کان وڌيڪ انساني حرڪت واري ڊيٽا کي گڏ ڪري چڪو آهي، AgiBot ورلڊ جي سائيز کان 30 ڀيرا وڌيڪ، تقريبن 3000 ڪلاڪن ۾ سڀ کان وڏو مقابلي وارو اوپن سورس ڊيٽا سيٽ آهي.
اڪثر روبوٽڪس ٽيمون AI ماڊلز کي انساني حرڪت واري ڊيٽا تي تربيت ڏين ٿيون ۽ پوءِ انهن ماڊل کي روبوٽ لاءِ ترتيب ڏين ٿيون. Config هڪ مختلف طريقو وٺي رهيو آهي، Seo چيو. ڪمپني ٽريننگ شروع ٿيڻ کان اڳ ڊيٽا کي تبديل ڪرڻ تي ڌيان ڏئي ٿي، تنهنڪري اهو بهتر آهي ته روبوٽ جي منتقلي ۽ دنيا سان لهه وچڙ جي طريقي سان. ايس اي او ان عمل کي ٻوليءَ جي ترجمي سان ڀيٽيو. ھڪڙي قسم جي ڊيٽا تي ھڪڙي ماڊل کي تربيت ڏيڻ ۽ ان کي ٻئي سيٽنگ ۾ بي ترتيب ڪم ڪرڻ جي اميد، Seo چيو، ڪوشش ڪري رھيو آھي ڪورين کي صرف انگريزي-ٻولي مواد استعمال ڪندي.
"ڊيٽا کي تبديل ڪيو وڃي، ماڊل نه. هي تبادلي واري ٽيڪنالاجي Config جي بنيادي ٽيڪنيڪل فرق آهي،" Seo چيو. فنڊنگ ٽن ترجيحن ڏانهن ويندي: ويٽنام ۽ سيول ۾ ان جي ڊيٽا آپريشن کي هڪ ملين ڪلاڪن جي گڏ ڪيل ڊيٽا ڏانهن وڌائڻ، 2026 جي آخر تائين پنهنجي انٽرپرائز پليٽ فارم جي ڪاروبار کي 10 ملين ڊالر تائين ARR تائين وڌائڻ، ۽ هڪ ڪلائوڊ بيسڊ روبوٽ-اي-سروس پراڊڪٽ شروع ڪرڻ جيڪا ڪمپنين کي هلائڻ جي اجازت ڏئي ٿي Config جي فاؤنڊيشن ماڊل هارڊ ويئر کان سواءِ.
